تدفق التوتر:: العمليات:: SparseApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
ملخص
هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا تدرج لها، نقوم بتحديث var وaccum و الخطي كما يلي: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage الخطي += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var تربيعي = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / تربيعي if |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- خطي: يجب أن يكون من متغير ().
- غراد: التدرج.
- المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تسوية L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تنظيم الانكماش L2. يجب أن يكون العددية.
- lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Output
: نفس "فار".
البنائين والمدمرين | |
---|---|
SparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power) | |
SparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation | |
out |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyFtrlV2 . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
خارج
::tensorflow::Output out
الوظائف العامة
SparseApplyFtrlV2
SparseApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power )
SparseApplyFtrlV2
SparseApplyFtrlV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input l2_shrinkage, ::tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-12-18 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)